一种坐姿识别方法、坐姿识别装置及台灯与流程

本技术涉及行为识别，尤其涉及一种坐姿识别方法、坐姿识别装置及台灯。

背景技术：

1、在日常工作或者学习时，坐姿可能是维持时间最长的姿势。如果长时间保持不良坐姿可能会引发腰椎和颈椎疾病，在一定程度上会降低工作效率和生活质量。

2、为了使工作人员或者学习人员能够提及发现坐姿异常，相关技术提供了一种坐姿识别装置，坐姿识别装置包括飞行时间(time of flight，tof)传感器和控制装置，tof传感器用于检测自身和人员头部之间的距离值，控制装置用于根据距离值判断人员的坐姿是否正常，以在坐姿异常时能够及时提醒人员调整坐姿。

3、在这一过程中，tof传感器只能检测自身和人体一个部位之间的距离值，例如，tof传感器与人员下巴之间的距离值，或者tof传感器与人员额头之间的距离值。然而，tof传感器检测的可能不是自身与人员头部之间的距离值，例如可能是tof传感器与墙面或者座椅之间的距离值，由于tof传感器无法区分人员与物体，检测到的该距离值可能并不是人员与装置的，而且通过一个距离值是否为标准距离也不能很准确的确定坐姿是否正常，导致坐姿识别装置的准确性较低。

技术实现思路

1、本技术提供了一种坐姿识别方法、坐姿识别装置及台灯，该坐姿识别方法通过根据多个有效区域所围成的轮廓确定人员的坐姿是否为标准坐姿，能够提高坐姿识别的准确性。

2、为解决上述问题，第一方面，本技术实施例提供了一种坐姿识别方法，包括：获取多个检测区域中每个检测区域的至少一个深度测量值；根据所述至少一个深度测量值确定所述每个检测区域的深度数据；从所述多个检测区域中确定多个有效区域，所述有效区域为深度数据小于或者等于第一阈值的检测区域；根据所述多个有效区域所围成的轮廓确定人员坐姿是否为标准坐姿。

3、结合第一方面，在第一方面的某些实施方式中，所述根据所述多个有效区域所围成的轮廓确定人员坐姿是否为标准坐姿，包括：根据所述多个有效区域所围成的轮廓与坐姿库中标准坐姿的轮廓进行比对，根据比对拟合度确定人员坐姿是否为标准坐姿。

4、结合第一方面，在第一方面的某些实施方式中，当确定人员坐姿不是标准坐姿时，所述方法还包括：根据所述多个有效区域所围成的轮廓确定异常坐姿的类型；和/或，根据所述多个有效区域所围成的轮廓确定坐姿矫正方案。

5、结合第一方面，在第一方面的某些实施方式中，当确定人员坐姿不是标准坐姿时，所述方法还包括：根据所述多个有效区域所围成的轮廓与标准坐姿的轮廓进行对比，以确定坐姿异常部位；根据所述异常部位对应的有效区域的深度数据确定异常程度；根据所述坐姿异常部位和所述异常程度确定异常坐姿矫正方案。

6、结合第一方面，在第一方面的某些实施方式中，所述根据所述至少一个深度测量值确定所述每个检测区域的深度数据，包括：获取当前环境的亮度信息；根据所述亮度信息确定补偿值；根据所述至少一个深度测量值和所述补偿值确定所述每个检测区域的深度数据。

7、结合第一方面，在第一方面的某些实施方式中，所述根据所述至少一个深度测量值确定所述每个检测区域的深度数据，包括：根据m个深度测量值确定第一检测区域的深度数据，所述第一检测区域位于所述多个检测区域的边缘位置；根据n个深度测量值确定第二检测区域的深度数据，所述第二检测区域位于所述多个检测区域的中部位置；其中，m和n均为整数，并且m>n≥2。

8、结合第一方面，在第一方面的某些实施方式中，所述方法还包括：根据所述多个有效区域在所述多个检测区域中分布位置，和/或，根据所述多个有效区域的数量占所述多个检测区域的数量的比例系数，确定当前环境有无人员坐立行为。

9、结合第一方面，在第一方面的某些实施方式中，所述异常坐姿的类型包括以下类型中的至少一种：趴着坐姿、佝偻弯腰坐姿、右偏头坐姿、左偏头坐姿、左抬手坐姿、右抬手坐姿、双抬手坐姿。

10、第二方面，本技术还提供了一种坐姿识别装置，该坐姿识别装置包括：检测单元，用于检测检测区域的深度测量值；获取单元，用于获取多个检测区域中每个检测区域的至少一个深度测量值；确定单元，用于根据所述至少一个深度测量值确定所述每个检测区域的深度数据；所述确定单元，还用于从所述多个检测区域中确定多个有效区域，所述有效区域为深度数据小于或者等于第一阈值的检测区域；所述确定单元，还用于根据所述多个有效区域所围成的轮廓确定人员坐姿是否为标准坐姿。

11、结合第二方面，在第二方面的某些实施方式中，所述确定模块具体用于：根据所述多个有效区域所围成的轮廓与坐姿库中标准坐姿的轮廓进行比对，根据比对拟合度确定人员坐姿是否为标准坐姿。

12、结合第二方面，在第二方面的某些实施方式中，当确定人员坐姿不是标准坐姿时，所述确定模块还用于：根据所述多个有效区域所围成的轮廓确定异常坐姿的类型；和/或，根据所述多个有效区域所围成的轮廓确定坐姿矫正方案。

13、结合第二方面，在第二方面的某些实施方式中，当确定人员坐姿不是标准坐姿时，所述确定模块还用于：根据所述多个有效区域所围成的轮廓与标准坐姿的轮廓进行对比，以确定坐姿异常部位；根据所述异常部位对应的有效区域的深度数据确定异常程度；根据所述坐姿异常部位和所述异常程度确定异常坐姿矫正方案。

14、结合第二方面，在第二方面的某些实施方式中，所述获取模块还用于：获取当前环境的亮度信息；所述确定模块还用于根据所述亮度信息确定补偿值；以及用于根据所述至少一个深度测量值和所述补偿值确定所述每个检测区域的深度数据。

15、结合第二方面，在第二方面的某些实施方式中，所述确定模块具体用于：根据m个深度测量值确定第一检测区域的深度数据，所述第一检测区域位于所述多个检测区域的边缘位置；根据n个深度测量值确定第二检测区域的深度数据，所述第二检测区域位于所述多个检测区域的中部位置；其中，m和n均为整数，并且m>n≥2。

16、结合第二方面，在第二方面的某些实施方式中，所述确定模块还用于：根据所述多个有效区域在所述多个检测区域中分布位置，和/或，根据所述多个有效区域的数量占所述多个检测区域的数量的比例系数，确定当前环境有无人员坐立行为。

17、结合第二方面，在第二方面的某些实施方式中，所述异常坐姿的类型包括以下类型中的至少一种：趴着坐姿、佝偻弯腰坐姿、右偏头坐姿、左偏头坐姿、左抬手坐姿、右抬手坐姿、双抬手坐姿。

18、第三方面，本技术还提供了一种坐姿识别装置，包括至少一个处理器，所述至少一个处理器用于与存储器耦合，读取并执行所述存储器中的指令，以实现前述第一方面中任一种可能设计中所提供的方法。

19、可选地，该坐姿识别装置还包括该存储器。

20、第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行前述第一方面中任一种可能设计中所提供的方法。

21、第五方面，本技术实施例还提供一种包含指令的计算机程序产品，当该计算机程序产品在计算机上运行时，使得该计算机执行前述第一方面中任一种可能设计中所提供的方法。

22、第六方面，本技术还提供了一种台灯，包括：灯架；照明装置，设于所述灯架上；以及如前述第二方面或者第三方面所述的坐姿识别装置，设于所述灯架上。

23、根据本技术实施例提供的坐姿识别方法，首先获取多个检测区域中每一个检测区域的至少一个深度测量值，以确定多个检测区域中每一个检测区域的深度数据，然后根据深度数据从多个检测区域中确定多个有效区域，使坐姿识别装置能够根据多个有效区域所围成的轮廓确定人员坐姿是否为标准坐姿。相比于通过一个深度数据判断人员坐姿是否标准坐姿，本技术提供的坐姿识别方法通过从多个检测区域中确定多个有效区域，能够获取到人员当前时刻的坐姿轮廓(多个有效区域所围成的轮廓)，而根据坐姿轮廓能够更准确的判断人员坐姿是否为标准坐姿。而且，通过从多个检测区域确定多个有效区域，能够先过滤一部分无效数据，不仅能够提高坐姿识别的准确性，还能够降低坐姿识别装置的计算量，提升坐姿识别的实时性。